Azerbaycan Deep Learning Giriş Eğitimi

  • Eğitim Tipi: Classroom
  • Süre: 4 Gün

Bu eğitimde Deep Learning (Derin Öğrenme) temellerini görüp, sıfırdan kendi Neural Network (yapay sinir ağı) yapımızı kurmayı öğreneceğiz. Eğitim farklı veri tipleri ile çalışmaya alışmak için pratik uygulamalı örnekler ile hazırlandığından, bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar sadece teorik olarak sağlam bir altyapıya sahip olmakla kalmayıp, pratik olarak da gerçek hayatta öğrendiklerini uygulayabilecek seviyede olacaklar. 

Daha fazla +
Bu eğitimi kendi kurumunuzda planlayabilirsiniz.

Önkoşullar

Bu eğitimi katılacakların Python dilinde kodlamaya aşina olmaları beklenir.

Daha fazla +

Kimler Katılmalı

Eğitim, temel matematik ve algoritma bilgisine sahip olmanın yanı sıra Python kodlama diline aşina olan tüm katılımcılara uygundur.

Daha fazla +

Neler Öğreneceksiniz

  • Derin Öğrenme (Deep Learning) temelleri,
  • Yapay Sinir Ağları ve çalışma şekilleri hakkında genel bilgi, gerçek hayatta nasıl kullanıldıklarına dair pratik uygulamalı çalışmalar,
  • Python programlama diliyle derin öğrenme modelleri tasarlama,
  • Pytorch Tensors ve daha ileri seviye Pytorch fonksiyonları,
  • Veri Bilimi Projelerinde dikkat edilmesi gerekenler,
  • Baseline Model, Gradient, Sigmoid, Non-linearity, Regularization, Binary ve Multi-Class Classification, Loss Function...
Daha fazla +

Outline

PyTorch Temelleri

  • Pytorch Tensors
  • Broadcasting
  • Reshaping
  • Concatenation-Stacking
  • Automatic Differentiation
  • (Other more advanced Pytorch functionalities will be shown in the deep learning section as we create our own neural network)


Deep Learning Temelleri

  • Bir veri bilimi projesine başlanınca nelere dikkat edilmeli ?
  • Baseline Model
  • Neden Gradient maksimum artış yönünü verir ?
  • Neural Network temelleri - Herşey bir fonksiyon olarak düşünülebilir
  • Harbiden neden kullanıyoruz biz bu Sigmoid'i ?
  • Modele Non-linearity eklemek ve bu neden gereklidir ?
  • Neden normalizasyon modeli eğitirken yardımcı olur ? - Inputları aynı mantık uzayına çekmek
  • Regularization'ı anlamak
  • Loss function tanımlanması
  • Loss function vs Metric - Loss bilgisayar için, metrik bizim için
  • Batch nedir, boyutu neden önemlidir ?
  • 0'dan Binary Classification
  • 0'dan Multi-class classification
Daha fazla +


Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

Eğitim Tarihleri

Sınıf eğitimlerimizi Azerbaycan ofislerimizde düzenlemekteyiz. Kurumunuza özel eğitimleri ise, dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.

06 aprel 2025 (4 Gün)
Baku
Classroom / Virtual Classroom
13 aprel 2025 (4 Gün)
İstanbul
Classroom / Virtual Classroom
24 may 2025 (4 Gün)
İzmir
Classroom / Virtual Classroom
26 iyun 2025 (4 Gün)
Bodrum
Classroom / Virtual Classroom
19 iyul 2025 (4 Gün)
Antalya
Classroom / Virtual Classroom
03 avqust 2025 (4 Gün)
Kapadokya
Classroom / Virtual Classroom
03 avqust 2025 (4 Gün)
Bursa
Classroom / Virtual Classroom
06 avqust 2025 (4 Gün)
Ankara
Classroom / Virtual Classroom
Deep Learning Giriş Eğitimi Azerbaycan

Kardeş ülke Azerbaycan (resmi adıyla Azerbaycan Cumhuriyeti) Kafkasya’da, Güney Kafkas Dağları bölgesinde bulunmaktadır. Çok zengin bir kültüren mirasa sahip olan Azerbaycan’ın, Hazar Denizi, Rusya, Gürcistan, Ermenistan ve İran gibi sınır komşuları vardır. Kafkasya’nın en büyük yüzölçümlü ülkesi olan Azerbaycan’da harika bir doğa çeşitliliği mevcut olup, hayvan yaşamının zenginliği de dikkat çekicidir. Üniter bir devlet olan Azerbaycan’ın Cumhurbaşkanı İlham Aliyev, resmi dili Azerice’dir.

Farsça Azar (Ateş) ve Payegan (Muhafız) kelimelerinin birlikteliğinden adını alan Azerbaycan Ateşler Ülkesi olarak da bilinmektedir. Bakü’de bulunan Flame Towers ülkenin en turistik yerlerinden biridir. Ülkede çok sayıda yanardağ ve petrol yatağı bulunmaktadır. Azerbaycan’ın mutlaka görülmesi gereken yerleri arasında Bakü’deki Alev Kuleleri, Kız Kalesi, Ateşgah, Targovi Caddesi ve Bakü Bulvarı’nın yanı sıra farklı şehirlerdeki Şeki Hanları Sarayı, Kobustan Milli Parkı, Han Bağı, Kebele ve Göygöl Milli Parkı sayılabilir.
Sitemizi kullanarak çerezlere (cookie) izin vermektesiniz. Detaylı bilgi için Çerez Politika'mızı inceleyebilirsiniz.